Cos’è, Come Funziona e Perché è Importante

Si dice spesso che la transizione energetica debba andare di pari passo con quella digitale. Di certo, la tecnologia è uno strumento prezioso nell’ambito del passaggio alle energie rinnovabili: pensiamo per esempio all’importanza delle reti elettriche intelligenti e dei sistemi di stoccaggio dell’energia. La tecnologia può aiutarci anche a risparmiare energia: questo è l’obiettivo delle soluzioni di Energy Data Management, fondamentali per le imprese energivore, ma utili a tutte le aziende, così come ai cittadini e alle cittadine. Monitorare i propri consumi energetici permette di ridurre gli sprechi e, di conseguenza, i costi sostenuti e le emissioni prodotte.

Introduzione

L’Energy Data Management (EDM) è un alleato prezioso della transizione energetica: non aiuta solo a risparmiare energia, ma anche a controllare la disponibilità delle fonti energetiche rinnovabili, la cui variabilità può complicarne l’integrazione all’interno della rete. Inoltre, poiché l’EDM fornisce dati dettagliati sulle fluttuazioni dei consumi energetici, rende più semplice bilanciare domanda e offerta. Sensori e contatori intelligenti, insieme a tecnologie di Cloud Computing e software di analisi dei dati, si stanno affermando sempre più rapidamente come sistemi affidabili per l’ottimizzazione dei consumi di energia.

Cos’è l’Energy Data Management

Le soluzioni di Energy Data Management sono soluzioni digitali che permettono di monitorare e analizzare i consumi energetici in tempo reale, così da comprendere come intervenire per ottimizzarli e risolvere eventuali inefficienze, nell’ottica di tagliare le spese in bolletta e mitigare l’impatto sull’ambiente. Comprendono solitamente una parte di hardware e una di software, che servono per la raccolta e l’analisi dei dati. A volte, permettono anche il monitoraggio delle emissioni di gas serra e l’implementazione diretta di misure per il risparmio energetico.

Importanza dell’Energy Data Management

I sistemi di Energy Data Management sono particolarmente importanti per le imprese energivore, i cui consumi di energia incidono in modo significativo sul fatturato e sull’impronta carbonica: parliamo per esempio di acciaierie, cartiere, cementifici e produttori di ceramica, ma anche dei colossi informatici che dispongono di data center estremamente energivori. La crisi energetica e la crisi climatica, indubbiamente, hanno portato a un aumento della consapevolezza in tal senso e a una maggiore diffusione di sistemi di risparmio energetico. Efficientare i processi produttivi può portare a un aumento della produttività, con una parallela diminuzione delle risorse impiegate. Consente anche di abbassare i costi di gestione e manutenzione, generando competitività e valore, e di ridurre l’impronta carbonica, generando fiducia nei portatori di interesse e nei consumatori e facilitando il raggiungimento degli obiettivi previsti dai piani di sostenibilità.

Componenti chiave dell’Energy Data Management

Raccolta dei dati energetici

I dispositivi più comunemente impiegati per la raccolta dei dati, negli Energy Data Management Systems (EDMS), sono sensori IoT e contatori intelligenti.

Nel caso dell’Internet of Things, si tratta di dispositivi smart che, attraverso appositi meccanismi di rilevamento, rilevano dati dall’ambiente circostante e li trasmettono in modalità wireless per un’analisi in tempo reale. Hanno il vantaggio di consentire il monitoraggio delle condizioni ambientali all’interno degli edifici e la regolazione automatica di illuminazione e riscaldamento, agendo in maniera diretta sul consumo energetico di uno stabile.

Lo Smart Meter, o contatore intelligente, permette di ricavare dati relativi ai consumi di energia elettrica, gas e acqua corrente, registrando in memoria i quantitativi consumati in ogni momento della giornata. Nel caso dell’elettricità, i contatori intelligenti creano la rete di comunicazione tra i vari nodi della Smart Grid, monitorando i flussi di energia in entrata e in uscita, e dando vita a una vera e propria Advanced Metering Infrastructure.

Analisi e interpretazione dei dati

I dati raccolti devono essere archiviati e analizzati tramite software che siano in grado di trasformarli in informazioni utili a identificare gli schemi di consumo energetico, per una corretta distribuzione dei flussi di energia durante la giornata, e a individuare possibili aree di inefficienza.

Strumenti e tecnologie utilizzate

Il Cloud Computing, ovvero l’utilizzo di una piattaforma cloud, è il punto di partenza: queste piattaforme consentono l’archiviazione scalabile e sicura dei dati, eventualmente anche tramite Blockchain, e la loro elaborazione. Inoltre, vi si può accedere da remoto e in tempo reale, consentendone un’agile gestione. L’Edge Computing è una tecnologia più sostenibile, che consente l’elaborazione dei dati direttamente dove vengono generati (per esempio, sui sensori IoT o sui contatori), riducendo la necessità di inviare continuamente i dati al cloud.

Per estrarre informazioni utili dalle grandi quantità di dati raccolti—Big Data, in inglese—occorre fare affidamento su appositi strumenti di Data Mining, o estrazione dei dati, che si basano su potenti capacità statistiche, matematiche e analitiche per identificare tendenze, modelli e relazioni. Simili, ma non identici, sono i software di Data Analysis, che sono maggiormente orientati alla comprensione e alla descrizione dei dati, anche attraverso appositi strumenti di visualizzazione, a supporto di processi decisionali e di pianificazione informati.

L’insieme di queste tecnologie può dare vita a una piattaforma di Business Intelligence, dove archiviare, elaborare, analizzare e visualizzare i dati utili a un’azienda, migliorando sempre di più tali processi anche grazie alle tecniche di Machine Learning: queste ultime, infatti, consentono ai software di imparare a prevedere le necessità e diventare sempre più efficienti, che si tratti di esaminare i dati o di utilizzarli per implementare misure concrete di risparmio energetico.

Benefici dell’implementazione di un sistema di gestione dei dati energetici

Per un’azienda, investire in un Energy Data Management System significa abbattere i costi di produzione e di gestione. Anche per una famiglia, scegliere una soluzione di questo tipo, seppure con caratteristiche differenti, significa incidere positivamente sull’economia domestica. E insieme ai costi si riducono anche lo sfruttamento delle risorse naturali e le emissioni di anidride carbonica, soprattutto se l’energia impiegata non è pulita. E mentre la domanda di energia diminuisce, aumenta la sicurezza energetica. Monitorare costantemente le infrastrutture energetiche, inoltre, permette di avere sempre sotto controllo le loro condizioni di salute, e di intervenire preventivamente o tempestivamente in caso di bisogno, garantendo quindi una maggiore affidabilità dei sistemi utilizzati.

L’analisi dei dati energetici apre la strada anche a nuove opportunità di impresa: le informazioni dettagliate sulla produzione e sul consumo di energia possono essere utilizzate per ideare nuovi modelli di business, come le soluzioni basate sull’energia come servizio (Energy as a Service), che favoriscono l’adozione di tecnologie innovative. Infine, Il monitoraggio dei dati attraverso l’EDM favorisce l’applicazione di regolamenti e normative più efficaci, da parte delle istituzioni, sulla gestione dell’energia e delle emissioni.

Sfide comuni nell’Energy Data Management

Accanto ai vantaggi dell’Energy Data Management, bisogna considerare anche le sfide che sarà necessario affrontare nel caso in cui si decida di optare per una soluzione di questo tipo: la prima riguarda l’integrazione con i sistemi esistenti. Le aziende che operano nel settore energetico, e non solo, spesso utilizzano già specifici software e piattaforme che non è detto che siano compatibili con i nuovi sistemi. È quindi necessario prevedere apposite risorse economiche e specifiche competenze tecniche, ma anche un’attenta pianificazione, per assicurare la continuità operativa e l’affidabilità delle informazioni.

C’è poi da considerare che, nel caso di aziende medio-grandi, la mole di dati da gestire sarà significativa. L’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati richiede l’utilizzo di infrastrutture IT avanzate, che a loro volta consumano energia, e lo sviluppo di algoritmi capaci di fornire informazioni utili in tempi rapidi. Sarà necessario, inoltre, dotarsi di appositi sistemi di sicurezza informatica per proteggersi dai cyberattacchi, tutelare le informazioni sensibili e garantire stabilità.

Il ruolo dell’Energy Data Manager

L’Energy Data Manager, o semplicemente Energy Manager, è una figura che ha il compito di gestire tutto ciò che riguarda l’energia all’interno di un’azienda. Come illustrato sull’apposito portale della Federazione Italiana per l’Uso Razionale dell’Energia (FIRE), l’Energy Manager verifica i consumi dell’azienda tramite i report prodotti dai sistemi di Energy Management. Quindi, si preoccupa di ottimizzare i consumi attraverso la corretta regolazione e l’utilizzo appropriato degli impianti, di promuovere comportamenti virtuosi da parte dei dipendenti e/o degli occupanti della struttura e di proporre investimenti migliorativi, possibilmente in grado di migliorare i processi produttivi e/o le performance dei servizi collegati. Esiste anche un’altra figura professionale, nota come Esperto in Gestione dell’Energia (EGE), che, accanto alle competenze tecniche, vanta solide basi nell’ambito climatico-ambientale, economico-finanziario, della gestione e comunicazione aziendale.

Soluzioni software per l’Energy Data Management

Ecco alcuni esempi di software per l’EDM.

Cloud Computing: i sistemi in cloud offrono diverse tipologie di servizi—Hardware as a Service (HaaS), Software as a Service (SaaS), Data as a Service (DaaS), Platform as a Service (PaaS).

Blockchain: è una tecnologia che assicura la tracciabilità dei dati raccolti. È particolarmente utile per certificare la provenienza delle energie rinnovabili.

Data Mining: è un processo di estrazione del valore che si basa sul clustering, cioè sulla capacità di raggruppare i dati sulla base delle loro somiglianze, e sull’individuazione di sequenze ripetitive o variazioni regolari al loro interno.

Data Analysis e visualizzazione dei dati: ambienti di programmazione come R consentono sia di analizzare i dati a livello statistico, sia di visualizzarli attraverso dashboard e grafici.

Business Intelligence: Power BI e Tableau sono due applicazioni concrete che offrono anche la possibilità di integrare alcuni strumenti di Machine Learning.

Integrazione dell’intelligenza artificiale nell’Energy Data Management

L’intelligenza artificiale rappresenta un alleato importante nell’ottimizzazione dei consumi energetici. Prima di tutto, è capace di rendere i software sempre più efficienti, grazie alle tecniche di apprendimento automatico citate precedentemente: se l’analisi dei dati diventa più rapida, la gestione delle risorse diventa più efficace, grazie alla capacità di prevedere i picchi di consumo e di regolare automaticamente l’afflusso di energia in base alle necessità operative, evitando sprechi. L’IA permette di automatizzare i processi legati all’energia, ma anche di identificare precocemente eventuali problemi a carico degli impianti, così da poter effettuare interventi di manutenzione predittiva. Consente anche la gestione ottimizzata dei sistemi di stoccaggio dell’energia e dei sistemi di domotica presenti negli edifici intelligenti.

In sintesi, per concludere, possiamo affermare che l’Energy Data Management è una soluzione innovativa che si avvale di una combinazione di tecnologie avanzate—come sensori IoT, Cloud Computing, Blockchain, Data Mining e intelligenza artificiale—per raccogliere, analizzare e gestire i dati energetici allo scopo di ottimizzare la produzione di energia, ridurre i consumi, integrare le energie rinnovabili nelle reti di distribuzione e promuovere la sostenibilità economica, ambientale e sociale.